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我国寒区面积广袤,寒区铁路隧道衬砌病害诊断和安全状态等级评定一直是铁路建设者和运营部门重点关注的问题。随着我国铁路建设的......
图像融合是信息融合技术重要的组成部分，针对提高图像融合质量，获取更多特征信息，增加图像信息的使用效率，提出基于CNN模型原理的区域......
针对贷款违约给商业银行带来的信用风险损失，本文基于Kaggle平台的Loan Defaulter数据集，通过建立机器学习模型预测客户违约情况，以降......
随着国家经济突飞猛进和国民经济水平迅猛提高,人民的生活水平和物质水平突飞猛进,科技给我们带来的便利让大家足不出户的享受各种......
无人机遥感技术已被广泛应用于智慧城市、交通检测、灾害预防等领域。人工智能技术的长足进步,为实现无人机遥感影像信息处理的自......
准确的建筑能耗预测对建筑能源系统的智能高效运行起着至关重要的作用。为了更好挖掘海量数据中蕴含的有效信息，提高短期能耗预测精......
我国房地产市场持续升温,房地产市场资源配置调控失灵,政府对房地产的宏观调控失灵。物联网、互联网的发展收集了海量房地产市场数......
近年来,随着人工智能和机器学习在实际生活中的应用,不平衡数据分类问题成为了分类学习的主要方向之一。在实际应用中,比如医学诊......
随着IT技术的进步以及各种数学模型、算法理论的发展,量化投资已经成为资本市场中的主流投资方法之一,量化投资可以规避人性情绪化......
由于网络异常流量检测中异常流量数据占比不平衡,导致模型不能对稀有攻击类别流量进行充分学习,从而影响模型训练和检测精度.针对......
电力负荷曲线聚类通常依靠负荷形态差异和负荷数值差异对负荷曲线进行分类.提出了一种基于粒计算和双尺度相似性的集成聚类算法,采......
由于风速具有明显的年际变化,因此风电场项目建设在可行性分析过程中需要对场址区域长期的资源状况进行评价.为此,在传统测量-关联......
群智能算法中的粒子群算法通过模仿鸟群的觅食过程,进行迭代寻求最优解值,被广泛应用于机器学习分类算法改进与参数寻优.为进一步......
随着高校扩招及人口老龄化,就业及其相关信息的关注度以不同往日,在西方发达国家和目前是发展中国家的中国,就业问题总会让人烦恼......
随着“数据化”时代的到来,数据挖掘成为了研究的热点.研究者们从不同的角度出发,提出了很多有效的数据挖掘方法,取得卓越的研究成......
在动态的数据流中,由于其不稳定性以及存在概念漂移等问题,集成分类模型需要有及时适应新环境的能力.目前通常使用监督信息对基分......
随着互联网的迅速发展以及用户的激增,网络流量数目正在攀升,网络环境也变得日益复杂。为了实现网络管理和网络安全的需求,网络流......
为解决不均衡多分类问题,提出了一种基于采样和特征选择的不均衡数据集成分类算法(IDESF).基分类器的多样性会影响集成算法的分类......
脑卒中是一种脑组织受损伤急性疾病,近年来中国的脑卒中发病率不但没有下降的趋势,致残率也在不断升高。传统上肢康复技术康复周期......
我国金融体系结构逐渐完善,并且居民的消费方式产生了巨大转变,人们对信用贷款的需求越来越多,信用风险已经成为影响商业银行稳定......
为加强社会公共安全智能化建设、减少火灾事故损失,针对森林火灾风险,基于集成算法建立模型对其火灾风险等级进行预测.通过计算数......
目前,计算机网络技术逐渐成熟并且被广泛应用,但随之而来的网络安全问题也引起了人们的重视。入侵检测技术在一定程度上可以解决网......
本文研究了输电检修作业风险,首次提出边际风险、类同风险项新概念及其边际风险递减效应,为复杂型输电网检修作业的风险辨识与评估......
本文设计和实现了一个集成的合成孔径雷达成像与运动目标处理机载雷达信号处理算法.它在实现大面积静态场景成像的同时,能够实现运......
特征选择是机器学习和模式识别领域的关键问题之一。随着模式识别与数据挖掘的深入，研究对象越来越复杂，对象的特征维数也越来越高，此......
选择性集成学习已经成为分析基因表达数据获取生物学信息的有力工具。为了更好地挖掘基因表达数据，利用极限学习机的集成，克服单个EL......
Web数据抽取与集成的目的是提供面向领域的增值服务，结合领域数据特征，提出Web数据模式与领域数据模型。给出了基于Web数据模式的数......
药物-药物相互作用引起的不良反应是致使药物研发提前终止以及药物退出市场的重要原因，而许多药物-药物相互作用是由细胞色素P450酶......
样本学习和特征学习是机器学习的两个重要方面。深度学习虽然具有优良的特征学习能力，但严重依赖大样本量，不适合于医疗、军事和在线......
发展先进核能技术是解决能源危机和环境污染问题的重要措施。模块式高温气冷堆具有固有安全性、经济竞争力、标准化和模块化生产以......
准确高效的信用评估模型能够提高预测风险的能力,对信用贷款风险起到有效的防范作用。因此,我们提出了一种Lasso和CatBoost的融合......
随着信贷业务的发展,个人信用风险评估成为重要的研究问题。不同于传统的分类器:逻辑回归模型,决策树模型,随机森林模型,本文提出......
支持向量机集成(SVME)可以提高水下目标识别的精度，但是却使得分类系统更加复杂，增加了在线识别的时间。针对这个问题，本文提出一......
现有的财务数据分类算法大多没有考虑实际类分布的不平衡性,导致财务数据分析无法发挥真正的作用。因而提出基于融合马田系统的不......
为满足信用评估实时性和准确性要求,在增量学习框架下结合支持向量机(SVM)与AdaBoost(AB)算法设计IL-SVM-AB分类器。该IL-SVM-AB分......
从世界军事局势的发展来看,未来战争模式之一就是用精确制导武器夺取战争主动权,形成常规威慑力量。随着光电技术的进步,图像制导......
化工过程中存在大量与产品质量相关的并且难以在线测量的关键指标，软测量技术是解决这一问题的有效途径。本文从软测量的理论研究和......
行人检测技术是机器视觉的一个重点研究领域，由于其广泛的应用价值成为研究的热点。同时，由于行人自身的非刚性特点与所处环境的复杂......
计算机集成制造(Computer Integration Manufacturing，CIM)是由美国的约瑟夫·哈林顿博士(Dr，Joseph Harrington)提出的。经过几十年......
谱聚类算法能对任意形状的样本空间聚类出较好的结果，近年来在数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛关注。选择性集成能降低存储需求......
以基于本体的特定领域需求获取为主要研究内容,系统分析并总结了目前已有的基于本体需求获取方法,得出当前方法的不足是本体为静态......
由于互联网的迅速发展和信息技术的广泛应用,计算机系统的安全变得至关重要。入侵检测系统是继防火墙和数据签名等安全技术之后新......
现在每天都有大量数据需要提取和分析,数据挖掘技术在许多实际应用中获得巨大成功,分类模型已经在许多应用场合得到广泛应用,如原......
多分类器集成,也称多分器组合或多分类器联合,近年来,多分类器融合技术在人脸识别、手写字符识别、遥感图像分类等方向上受到了广......
学位
本文对神经网络集成算法的样本取样过程进行了深入研究，并通过对权值的更新过程进行了优化，提出了三种神经网络集成算法的变种算法。......
